Desde quando vc precisa ter 50% de 1 e 50% de zeros para fazer uma regressão logística? Não entendi bem seu problema! Vc fala em treinamento...este modelo será para classificação?<div><br></div><div class="gmail_extra"><br>
<br><div class="gmail_quote">Em 6 de novembro de 2012 23:37, viniciusbritor <span dir="ltr"><<a href="mailto:viniciusbritor@gmail.com" target="_blank">viniciusbritor@gmail.com</a>></span> escreveu:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div><div>amostrar com reposição toda a informação da classe alvo  , Y=1 para que tenha o mesmo tamanho da classe Y=0. </div><div>apenas na amostra de treinamento</div><div><br></div><div><br></div><div><div style="font-size:75%;color:#575757">
Enviado por Samsung Mobile</div></div> <br>Leonard Mendonça de Assis <<a href="mailto:assis.leonard@gmail.com" target="_blank">assis.leonard@gmail.com</a>> escreveu:<div><div class="h5"><br>
    <div>Vinícius<br>
      <br>
      o que você está chamando de reamostragem?<br>
      <pre cols="72">[]s
Leonard de Assis
<a href="http://about.me/ldeassis" target="_blank">http://about.me/ldeassis</a></pre>
      Em 06/11/2012 19:14, Vinicius Brito Rocha escreveu:<br>
    </div>
    <blockquote type="cite">Pessoal,
      <div><br>
      </div>
      <div>preciso tirar uma dúvida a respeito de regressão logistica.</div>
      <div><br>
      </div>
      <div>Tenho uma conjunto de dados, onde existe um grande
        desbalanceamento nas classes da variável resposta (meu evento
        Y=1 a ser modelado, possui poucas observações)</div>
      <div><br>
      </div>
      <div>O que fiz foi:</div>
      <div><br>
      </div>
      <div>separei 70% dos dados para amostra treino e 30% para teste.</div>
      <div><br>
      </div>
      <div>na amostra treino (70%):</div>
      <div><br>
      </div>
      <div>
        <ul>
          <li>utilizei uma re-amostragem, apenas na classe do evento
            (Y=1) e fiz com que as linhas desta  classe fossem
            re-amostradas até que a classe com resposta Y=1 possui-se a
            mesma quantidade de linhas da classe (Y=0)</li>
          <li>Com minha base de amostra treino balanceada ajustei um
            modelo de regressão logistica</li>
        </ul>
        <div><br>
        </div>
        <div>na amostra teste(30%):</div>
        <div>
          <ul>
            <li>calculei minhas probabilidades de respostas a partir das
              variáveis independentes da amostra teste.</li>
            <li>arbitrei um ponto de classificação de P_CHAP>= 0,7
              para classificar meu evento como classe (Y_CHAP=1) e
               P_CHAP<0,7 classificar meu evento como Y_CHAP=0</li>
            <li>Construi uma tabela de confusão comparando os resultados
              Y_CHAP e Y para comparar minha Sensitividade e
              1-Especificidade.</li>
          </ul>
          <div>Dúvidas:</div>
          <div><br>
          </div>
          <div>A questão é que meus resultados estão muito ruins.
            Acredito que é a estrutura de dados.</div>
          <div>
            <ul>
              <li>Estou sendo questionado a respeito da técnica de
                re-amostragem na amostra treino para equilibrar as
                classes. Pois o demandante acredita que é necessário
                algum tipo de correção do modelo(feito a re-amostragem
                no ajuste da amostra treino) ao aplica-lo no  conjunto
                teste, que não sofreu nenhuma alteração.</li>
            </ul>
            <div><br>
            </div>
          </div>
        </div>
        <div>Alguém tem algum material que justifique o uso de
          re-amostragem nos dados da amostra treino?</div>
        <div><br>
        </div>
        <div>Abs.</div>
        -- <br>
        <i>Vinicius Brito Rocha.</i><br>
        <i style="font-weight:bold">Estatístico e Atuário <font size="1">(IM / UFRJ)</font></i><i style="font-weight:bold"><br>
          Mestre em Pesquisa Operacional <font size="1">(COPPE / UFRJ)</font></i><br>
        <br>
        <a href="http://www.aplicademic.blogspot.com" target="_blank">www.aplicademic.blogspot.com</a><br>
        <a href="http://twitter.com/viniciusbritor" target="_blank">http://twitter.com/viniciusbritor</a><br>
        <br>
        "Não se preocupe muito com as suas dificuldades em Matemática,
        posso assegurar-lhe que as minhas são ainda maiores." - Albert
        Einstein.<br>
        <br>
        <br>
      </div>
      <br>
      <fieldset></fieldset>
      <br>
      <pre>_______________________________________________
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Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e forneça código mínimo reproduzível.</pre>
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Fernando A.B. Colugnati<br><br><br>
</div>